RTX 4070 Ti Super-Direkter Leistungsvergleich mit dem RTX 4080 Super Pro anhand von 19 standardisierten KI-Benchmarks aus unserem Produktionsumfeld. Die Tests zeigen, dass der RTX 4070 Ti Super in allen 19 Benchmarks keine Siege erzielt, während der RTX 4080 Super Pro alle 19 Tests gewinnt. Alle Benchmark-Ergebnisse werden automatisch von aktiven Mietservern erfasst – dies liefert reale Performance-Daten.
Für Produktions-API-Server und Multi-Agent-KI-Systeme, die mehrere gleichzeitige Anfragen verarbeiten, ist die RTX 4070 Ti Super 56 % langsamer als die RTX 4080 Super Pro (Median über 2 Benchmarks). Für Qwen/Qwen3-4B erreicht die RTX 4070 Ti Super 242 Tokens/s, während die RTX 4080 Super Pro 549 Tokens/s erreicht (56 % langsamer). Die RTX 4070 Ti Super gewinnt keinen von 2 High-Throughput-Tests, was die RTX 4080 Super Pro besser für Produktions-API-Workloads geeignet macht.
Für persönliche KI-Assistenten und lokale Entwicklung mit jeweils einer Anfrage ist die RTX 4070 Ti Super 13 % langsamer als die RTX 4080 Super Pro (Median über 3 Benchmarks). Beim Ausführen von qwen3:8b generiert die RTX 4070 Ti Super 100 Token/s, während die RTX 4080 Super Pro 115 Token/s erreicht (13 % langsamer). Die RTX 4070 Ti Super gewinnt keine der 3 Single-User-Tests, was die RTX 4080 Super Pro zur besseren Wahl für lokale KI-Entwicklung macht.
Für Stable Diffusion, SDXL und Flux-Workloads ist die RTX 4070 Ti Super 40 % langsamer als die RTX 4080 Super Pro (Median über 10 Benchmarks). Beim Test von sd3.5-large erreicht die RTX 4070 Ti Super 0,37 Bilder/min, während die RTX 4080 Super Pro 2,5 Bilder/min erreicht (85 % langsamer). Die RTX 4070 Ti Super gewinnt keinen der 10 Tests zur Bildgenerierung, was die RTX 4080 Super Pro zur besseren Wahl für Stable Diffusion-Workloads macht.
Für hochkonkurrente Vision-Workloads (16-64 parallele Anfragen) liefert die RTX 4070 Ti Super 46 % weniger Durchsatz als die RTX 4080 Super Pro (Median über 2 Benchmarks). Beim Testen von llava-1.5-7b verarbeitet die RTX 4070 Ti Super 45 Bilder/min, während die RTX 4080 Super Pro 175 Bilder/min erreicht (74 % langsamer). Die RTX 4070 Ti Super gewinnt keinen von 2 Vision-Tests, was die RTX 4080 Super Pro zur besseren Wahl für hochdurchsatzstarke Vision AI-Workloads macht.
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Unsere Benchmarks werden automatisch von Servern mit RTX 4070 Ti Super und RTX 4080 Super Pro GPUs in unserem Bestand erfasst. Im Gegensatz zu synthetischen Labortests stammen diese Ergebnisse von echten Produktionsservern, die tatsächliche KI-Workloads verarbeiten – was Ihnen transparente, praxisnahe Leistungsdaten liefert.
vLLM (Hochleistungsdurchsatz) und Ollama (Einzelbenutzer) werden getestet. Die vLLM-Benchmarks zeigen, wie sich die RTX 4070 Ti Super und RTX 4080 Super Pro bei 16–64 gleichzeitigen Anfragen verhalten – ideal für Produktions-Chatbots, Multi-Agent-AI-Systeme sowie API-Server. Bei den Ollama-Benchmarks wird die Geschwindigkeit einzelner Anfragen für persönliche KI-Assistenten und lokale Entwicklungen gemessen. Getestete Modelle umfassen unter anderem Llama 3.1, Qwen3, DeepSeek-R1.
Flux-, SDXL- und SD3.5-Architekturen werden bei den Bildgenerierungs-Benchmarks abgedeckt. Das ist entscheidend für KI-generierte Kunst, Design-Prototypen sowie kreative Anwendungen. Der Fokus liegt auf der Geschwindigkeit der Einzelprompt-Generierung, um zu verstehen, wie die RTX 4070 Ti Super und RTX 4080 Super Pro Ihre Bildlast bewältigen.
Visuelle Benchmarks testen die Verarbeitung von Multimodaldaten und Dokumenten unter hoher Parallelauslastung (16–64 parallele Anfragen) mit echten Testdaten. Der LLaVA 1.5 7B (ein Sprach-Bild-Modell mit 7 Mrd. Parametern) analysiert ein Foto einer älteren Frau auf einem Blumenfeld mit einem Golden Retriever – dabei wird das Verständnis der Szene sowie visuelles Schlussfolgern bei einer Batch-Größe von 32 getestet, um die Anzahl der verarbeiteten Bilder pro Minute zu ermitteln. Das Modell TrOCR-base (ein OCR-Modell mit 334 Mio. Parametern) verarbeitet hingegen 2.750 Seiten aus Shakespeares Hamlet, gescannt aus historischen Büchern mit alter Typografie, bei einer Batch-Größe von 16 und misst so die Geschwindigkeit in Seiten pro Minute, relevant für die Digitalisierung von Dokumenten. So sehen Sie, wie sich die RTX 4070 Ti Super und RTX 4080 Super Pro im Umgang mit produktionsrelevanten visuellen KI-Arbeitslasten schlagen – entscheidend für Inhaltsmoderation, Dokumentenbearbeitung und automatisierte Bildanalyse.
Wir berücksichtigen auch die CPU-Rechenleistung (die Tokenisierung und Vorverarbeitung beeinflusst) und die NVMe-Speichergeschwindigkeiten (die für das Laden großer Modelle und Datensätze entscheidend sind) – das vollständige Bild für Ihre KI-Workloads.
Der TAIFlops-Wert (Trooper AI FLOPS) in der ersten Zeile fasst alle KI-Benchmark-Ergebnisse zu einer einzelnen Zahl zusammen. Mit der RTX 3090 als Referenzwert (100 TAIFlops) zeigt dieser Wert Ihnen sofort auf, wie sich die Modelle RTX 4070 Ti Super und RTX 4080 Super Pro insgesamt für KI-Arbeitslasten vergleichen lassen. Erfahren Sie mehr über TAIFlops →
Hinweis: Die Ergebnisse können je nach Systemlast und -konfiguration variieren. Diese Benchmark-Werte basieren auf Medianwerten aus mehreren Testläufen.
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